메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
윤규상 (한양대학교) 최재호 (한양대학교) 허건수 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
847 - 850 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

주변 차량 추적을 위한 멀티모달 학습 기반 다중 센서 융합
윤규상 미래자동차공학과 2023.01 학위논문

2022

멀티모달 학습을 활용한 다중센서 융합
윤규상 ,  최재호 ,  허건수 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, we present a method for producing more accurate results by changing the weights of each sensor according to the surrounding environment, beyond utilizing multiple models and multiple sensors. In multi-sensor fusion, the weight of each sensor varies depending on the accuracy of each sensor. Covariance intersection and modified version widely used because it is useful when one cannot know the exact value of cross covariance. However, they only get fixed weights by initial parameters, making it difficult to cope with environmental changes: climate, road geometry, and driving conditions. This innate limit causes the location error of targeting vehicles. To overcome this, our method learns various information obtained from sensors through multimodal learning and performs data fusion that adapts to various situations in real time. Proposed method effectively recognizes the surrounding environment and shows higher accuracy, as well as real-time computational capabilities. This method has been verified with the actual vehicle data.
#Multi-sensor fusion(다중센서 융합) #Interacting multiple model(상호작용 다중모델) #Multimodal learning(멀티모달 학습) #Autonomous vehicles(자율주행 자동차)

목차

Abstract
1. 서론
2. 다중 센서 융합 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

자율주행 차량의 안전 강화를 위한 멀티모달 상황 인식 및 컨텍스트 추론 연구
정소미 ,  이선우 ,  신종현 외 2명 Proceedings of KIIT Conference 2024 .11
머신러닝 기반 모바일 스마트폰 자기센서를 이용한 인간행동인식
남충희 한국자기학회지 2021 .08
계층적 은닉 마르코프 모델을 이용한 이동 센서 기반 행동 인식
이영설 ,  손동운 ,  조성배 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2011 .04
카메라 · 라이다 기반 랜드마크를 활용한 종방향 위치 추정
오하연 ,  양찬욱 ,  박성준 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023 .11
멀티모달 데이터를 활용한 열수송관 이상 탐지 인공지능 모델 개발
이민영 ,  안채희 ,  박민수 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0